全球热舒适度数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：热舒适度,ASHRAE,室内气候,人体舒适度,全球数据,机器学习,暖通空调
数据概述：
本数据集来源于美国供热、制冷与空调工程师学会（ASHRAE）的全球热舒适度数据库（Global Thermal Comfort Database II），旨在研究和预测不同环境下的热舒适度水平。数据集包含37,145条记录，涵盖15个特征丰富的字段，数据在全球范围内采集，以避免地域偏见。数据结构分为两部分：一是建筑物级别的元数据表，提供建筑物层面的洞察；二是测量数据表，包含详细的环境和舒适度相关指标。数据已进行清洗和预处理，确保数据质量和一致性。
数据用途概述：
该数据集适用于热舒适度研究、机器学习建模以及暖通空调（HVAC）行业的专业应用。研究人员和从业人员可以利用此数据集构建热舒适度预测模型，探索影响人体舒适度的关键因素。此外，数据集在全球范围内的覆盖性使其成为避免地域偏见的理想资源，特别适合用于开发国际通用的热舒适度评估标准或智能调控系统。对于机器学习爱好者而言，数据集的丰富特征和规模也提供了训练和验证模型的良好基础。
